联通联舟智舶让造船设计提速五成：元景大模型攻克超级货轮"数字化设计"世界级难题

一、案例背景：世界第一造船大国，却被一张2D图纸卡了脖子

2025年，中国造船业迎来一个具有里程碑意义的数字：造船完工量、新接订单量、手持订单量这"三大指标"已连续15年位居全球第一，新接订单量占全球市场份额超过七成。"新船下水就像下饺子"——这句话在长江口的船坞里早已不是修辞，而是日常工作节奏。

然而，规模全球第一的背后，藏着一个长期被忽视的"软肋"：设计环节。

一艘超大型集装箱船的设计，动辄涉及数十万张2D图纸、数百万个零部件、几千页厚重的造船规范。以中国船舶集团旗下沪东中华造船为例，其建造的全球首艘、世界最大24000TEU级超大型集装箱船总长接近400米，甲板面积相当于3.5个标准足球场，仅船体结构要素就多达上百万个。要把这些2D设计图纸手工"翻译"成可用于建造的3D数字模型（业内称为"翻模"），一座万吨巨轮往往需要数十名设计师耗时数月。

真正的痛点有三层：

• 规范查询难：船级社规范、国际公约、企业标准动辄数千页，且充斥图表、公式、专业术语。一个设计参数的确认，设计师往往要在多个文档间反复跳转检索，效率极低，且容易出错。
• 翻模周期长：传统2D转3D建模高度依赖资深设计师的经验与手工操作，人力消耗大、出错率高，直接拖慢整船设计进度。
• 软件定制慢：专业造船建模软件的二次开发与功能定制，以往动辄需要1~2个月周期，难以跟上船型快速迭代的需求。

造船效率的整体提升已经印证了数智化的价值——业内数据显示，6万吨级散货船的建造周期已从过去的4年大幅缩短至8个月。但设计端这座"冰山"如何用AI攻下来，一直是世界级难题。正是在这个背景下，中国联通数科（联通数智）与中国船舶集团、专业造船软件厂商seagosoft三方走到一起，依托联通元景大模型与DeepSeek，打造了"联舟智舶"船舶设计智能化平台，并在2025年下半年连续拿下两份重量级"通行证"：先是2025年11月在国家级赛事CICAS（全国人工智能应用场景创新挑战赛）智能交通场景专项赛中斩获一等奖，随后在2026年3月，其《联舟智舶-大模型驱动船舶设计智能化变革》案例入选GSMA（全球移动通信组织）发布的《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集2025》，与医疗影像质控、人社服务等案例一同成为全球运营商AI大模型赋能垂直行业的标杆。

二、方案详情：元景大模型+DeepSeek，三大场景逐一击破

1. 技术底座：联通"1+1+M"元景大模型体系

"联舟智舶"并非从零造轮子，而是扎根于中国联通2024年发布的元景"1+1+M"大模型体系：1套基础大模型、1个大模型平台（元景MaaS平台）、M种行业大模型。截至目前，元景已形成35个行业大模型和100多个标杆应用，覆盖医疗、政务、港口、城市治理、文创等领域，其中医疗大模型入选ITU AI4G优秀案例，城市治理、港口大模型入选世界人工智能大会优秀案例。

在船舶设计场景中，平台以元景MaaS平台为统一调度中枢，融合了：

• 元景多模态大模型 + 视觉大模型：负责2D图纸的图像理解与参数识别；
• DeepSeek：作为语言推理引擎，负责规范文本的深度理解与问答；
• RAG（检索增强生成）技术：将船舶行业规范、历史设计文档作为外挂知识库，避免大模型"幻觉"。

三方成立了人工智能联合实验室，"各取所长，针对船舶行业规范要求复杂、建模设计周期长等痛点问题，共同研发快速而有效的AI解决方案，填补行业空白"。

2. 三大重难点场景

平台聚焦船舶设计领域的三个重难点场景，构建了端到端的智能化闭环：

场景一：翻模设计系统（2D图纸→3D数字模型）

这是被中国联通称为"业界首次技术创新"的核心突破。系统将已有的2D设计图纸作为输入，通过元景多模态、视觉大模型对图纸中的参数和设计要素进行自动识别，再输出给专业造船软件seagosoft进行3D建模所需的DSL（领域特定语言）数据要素，最终由专业造船软件重新构建出全船精准的3D数字模型，精准还原船体结构等所有要素的空间位置与几何关系。

翻模设计的核心价值在于：解决空间冲突、提升建造精度、实现全流程数字化，最终达到减少返工、精准制造、缩短周期的目的。目前系统能覆盖2D图纸元素识别，并与建模软件DSL语言匹配建模信息。

场景二：造船规范知识问答智能体

针对规范查询难，平台推出"造船规范知识问答智能体"，借助元景MaaS平台RAG技术和DeepSeek，结合船舶行业数据，覆盖了大语言模型问答中文本、图表、公式等业界所有技术难点。技术上使用了级联切分、自适应拆分等先进文档处理方法，把厚重、复杂的规范文档转化为可精准检索、可推理的知识库。

场景三：AI文本生成与软件定制

依托大模型的代码与文本生成能力，平台大幅压缩了专业造船软件的二次开发周期，将传统需要大量人工编码的软件定制环节，转变为AI辅助的快速生成。

3. 系统架构

flowchart TB
    subgraph 数据层["数据与知识层"]
        A1[2D设计图纸<br/>数十万张]
        A2[造船规范/公约<br/>图表·公式·文本]
        A3[历史设计文档与零部件库]
    end

    subgraph 模型层["元景大模型平台 MaaS"]
        B1[元景多模态大模型]
        B2[元景视觉大模型]
        B3[DeepSeek 语言推理引擎]
        B4[RAG 检索增强<br/>级联切分/自适应拆分]
    end

    subgraph 应用层["三大场景智能体"]
        C1[翻模设计系统<br/>2D→3D]
        C2[造船规范知识<br/>问答智能体]
        C3[AI文本生成与<br/>软件定制]
    end

    subgraph 工程层["专业工程软件"]
        D1[seagosoft 3D建模<br/>DSL领域语言]
        D2[全船精准3D数字模型]
    end

    A1 --> B2
    A2 --> B4
    A3 --> B4
    B1 & B2 --> C1
    B3 & B4 --> C2
    B3 --> C3
    C1 --> D1 --> D2
    D2 -.反馈优化.-> B1

三、效果数据：一组硬指标看懂"降本增效"

把这组案例的数字摆在一起，能直观看到大模型在重工业设计端的真实威力：

其中最值得细说的是两个数字：

一是"准确率从约40%跃升至85%"。 造船规范充斥图表、公式，是大语言模型问答公认的"硬骨头"。直接用通用大模型做规范问答，准确率一度只有四成左右——意味着问十次错六次，根本不敢用于生产。借助RAG + DeepSeek + 文档级联切分技术，把准确率拉到85%，才真正跨过"可用"门槛，让设计师敢把规范查询交给AI。

二是"软件定制周期从1~2个月缩短至1~2天"。 这背后是大模型代码生成能力对传统二次开发流程的颠覆式改造，等于把一个原本按"月"计的工作压缩到按"天"计，对船型快速迭代、定制化交付意义巨大。

需要客观说明的是，"6万吨散货船建造周期从4年缩短至8个月"是数智技术综合作用（5G+物联网+大数据+AI）下的行业级成果，并非单一大模型的功劳，但它从侧面印证了数字化设计对整船建造周期的撬动作用。

四、对比分析：为什么是运营商的大模型，而不是软件公司？

船舶设计智能化并非无人尝试，但"联舟智舶"走出了一条与软件公司、纯AI创业公司不同的路径，其差异化优势值得行业借鉴。

对比一：与传统人工翻模 vs AI翻模

对比二：与通用大模型直接问答 vs RAG行业问答

通用大模型直接回答船舶规范问题，准确率仅约40%，且无法处理公式、图表，更存在严重"幻觉"风险；联舟智舶通过RAG把权威规范文档外挂为知识库，再用DeepSeek做推理，配合文档级联切分、自适应拆分，把准确率拉到85%，并解决了图表、公式这两个业界公认技术难点。

对比三：运营商做行业大模型的独特优势

这或许是本案例最值得通信行业读者深思的一点：为什么攻克"造船设计"难题的是联通这样的运营商，而不是传统工业软件巨头？

简言之，运营商的价值在于"懂行业+有大模型底座+有5G/算力基础设施+能整合三方生态"这一组合拳。联通早在2022年就携手沪东中华，以5G结合物联网、大数据、AI深度融入船舶制造，为百年船厂开启智能造船时代；如今再叠加元景大模型，等于在原有的"连接+算力"底座上长出了"智能"大脑。这种"从连接到智能"的演进，正是全球运营商AI大模型赋能垂直行业的典型范式——GSMA将其收入标杆案例集，也正是看中了这一点。

五、启示与展望：重工业设计端的"AI红利"才刚开始

"联舟智舶"的意义，远远超出了一座船厂的效率提升。它至少给出三条行业启示：

1. 重工业的"非结构化数据"是大模型的金矿。 数十万张2D图纸、数千页规范——这些过去只能靠资深工程师"啃"的资料，正是多模态大模型和RAG技术的主战场。船舶设计能跑通，航空航天、轨道交通、大型装备等领域同样可复制。

2. "准确率从40%到85%"是大模型进入生产环境的关键一跃。 重工业容错率极低，大模型必须在专业知识和工程严谨性上"补课"。RAG + 文档精细切分 + 行业模型微调，是把通用大模型"驯化"为可用生产工具的标准路径。

3. 运营商是行业大模型落地的天然"整合者"。 GSMA标杆案例集显示，中国移动、中国电信、中国联通三家都在用大模型赋能千行百业，而联通元景凭借"1+1+M"体系和100+标杆应用，已在医疗影像质控、联舟智舶、人社服务等多个领域形成可对外输出的方法论。未来，运营商"卖算力+卖大模型+卖行业解决方案"的商业模式将日趋清晰。

当然，挑战同样存在：船舶设计涉及大量工程安全责任，AI生成的模型和参数仍需人工把关（正如联通专家所言，"AI不能解决所有问题，但正在成为设计师的好帮手"）；行业数据的标准化、知识产权边界、模型持续迭代的成本，都是规模化推广必须面对的课题。

从长江口一艘艘接连下水的巨轮，到GSMA面向全球发布的标杆案例集，"联舟智舶"证明了一件事：当中国联通这样掌握"连接+算力+大模型"全栈能力的运营商，与掌握行业Know-how的造船龙头、掌握专业软件的厂商真正打通生态，世界级的设计难题也能被一座AI"灯塔"照亮。造船业这艘全球第一的"巨轮"，正在元景大模型的牵引下，向智能设计的新航道全速前进。

参考来源

1. 赋能三大场景：中国联通助力船舶产业"乘风破浪"（新浪财经） — 联舟智舶三大场景（翻模设计/规范问答/AI文本生成）官方解读
2. 助力中国"智"造！联通数智平台攻克超级货轮"数字化设计"世界级挑战（网易） — 三方联合实验室、DeepSeek+元景RAG、准确率提升至85%等核心数据
3. 一等奖！联通数智智能船舶项目在国家级赛事CICAS中斩获佳绩（中国日报） — CICAS智能交通专项赛一等奖、2D图纸识别与DSL建模技术细节
4. 联通元景四大实践入选GSMA运营商AI大模型标杆案例集（新华网） — 入选GSMA《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集2025》官方确认
5. 从规模领先到智能引领，中国联通助力造船业高质量发展（今日头条） — 设计效率提升50%、软件定制周期1-2月缩短至1-2天、节省40%人力等关键指标

本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵爱卫生（微信ID: gprshome201101）维护，聚焦5G/6G核心网、3GPP标准解读、通信前沿技术深度分析。 出版作品有《5G核心网原理与实践》《IMS原理与实践》等4本通信专业书籍。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。

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